神经网络学习 之 BP神经网络

1、% 清空环境变量clcclear% 训练数据预测数据data=importdata(test.txt);%从 1 到 768 间随机排序k=rand(1,768);m,n=sort(k);%输入输出数据input=data(:,1:8);output =data(:,9); %随机提取 500 个样本为训练样本， 268 个样本为预测样本input_train=input(n(1:500),:);output_train=output(n(1:500),:);input_test=input(n(501:768),:);output_test=output(n(501:768),:); %输入数据归一化inputn,inputps=mapminmax(input_train); % BP 网络训练% %初始化网络结构net=newff(inputn,output_train,10); net.trainParam.epochs=1000;net.train。

2、BP神经网络模型基本原理( 1) 神经网络的定义简介神经网络是由多个神经元组成的广泛互连的神经网络, 能够模拟生物神经系统真实世界及物体之间所做出的交互反应. 人工神经网络处理信息是通过信息样本对神经网络的训练, 使其具有人的大脑的记忆 , 辨识能力, 完成名种信息处理功能. 它不需要任何先验公式 , 就能从已有数据中自动地归纳规则, 获得这些数据的内在规律, 具有良好的自学习, 自适应, 联想记忆, 并行处理和非线性形转换的能力, 特别适合于因果关系复杂的非确定性推理 , 判断, 识别和分类等问题. 对于任意一组随机的 , 正态的数据, 。

3、%清空环境变量clcclear%读取数据a=xlsread(F:4.数据挖掘讲义 马景义数据和程序matlabone-input.csv);b=xlsread(F:4.数据挖掘讲义 马景义数据和程序matlaboutput.csv);c=xlsread(F:4.数据挖掘讲义马景义数据和程序matlabc.csv);save data1.mat bsave data2.mat aload data1load data2%节点个数inputnum=42;hiddennum=8;outputnum=1;%训练数据和预测数据input_train=a(:,1:90);input_test=a(:,91:137);output_train=b(:,1:90);output_test=b(:,91:137);%将训练样本输入输出数据归一化inputn,inputps=mapminmax(input_train);outputn,outputp。

4、BP 网络模型处理信息的基本原理是：输入信号 Xi 通过中间节点（隐层点）作用于输出节点，经过非线形变换，产生输出信号 Yk，网络训练的每个样本包括输入向量 X 和期望输出量 t，网络输出值 Y 与期望输出值 t 之间的偏差，通过调整输入节点与隐层节点的联接强度取值 Wij 和隐层节点与输出节点之间的联接强度 Tjk 以及阈值，使误差沿梯度方向下降，经过反复学习训练，确定与最小误差相对应的网络参数（权值和阈值），训练即告停止。此时经过训练的神经网络即能对类似样本的输入信息，自行处理输出误差最小的经过非线形转换的信息。 一 BP 神。

5、clear clc 关闭图形窗口 close all 读入数据 打开文件 fid fopen german data r 按格式读取每一行 每行包括21项 包括字符串和数字 C textscan fid s d s s d s s d s s d s d s s d s d s s d n 关闭文件 fclose fid 将字符串转换为整数 N 20 存放整数编码后的数值矩阵 C1 zeros N。

6、神经网络人工神经网络（Artificial Neural Network）又称连接机模型，是在现代神经学、生物学、心理学等学科研究的基础上产生的，它反映了生物神经系统处理外界事物的基本过程，是在模拟人脑神经组织的基础上发展起来的计算系统，是由大量处理单元通过广泛互联而构成的网络体系，它具有生物神经系统的基本特征，在一定程度上反映了人脑功能的若干反映，是对生物系统的某种模拟，具有大规模并行、分布式处理、自组织、自学习等优点，被广泛应用于语音分析、图像识别、数字水印、计算机视觉等很多领域，取得了许多突出的成果。最近由于人工。

7、x=54167 55196 56300 57482 58796 60266 61465 62828 64653 65994 67207 66207 65859 67295 69172 70499 72538 74542 76368 78534 80671 82992 85229 87177 89211 90859 92420 93717 94974 96259 97542 98705 100072 101654 103008 104357 105851 107507 109300 111026 112704 114333 115823 117171 118517 119850 121121 122389 123626 124761 125786 126743 127627 128453 129227 129988 130756 131448 132129 132802 134480 135030 135770 136460 137510;% 该脚。

8、传统的 BP 算法简述BP 算法是一种有监督式的学习算法，其主要思想是：输入学习样本，使用反向传播算法对网络的权值和偏差进行反复的调整训练，使输出的向量与期望向量尽可能地接近，当网络输出层的误差平方和小于指定的误差时训练完成，保存网络的权值和偏差。具体步骤如下： （1）初始化，随机给定各连接权w,v及阀值 i，rt 。 （2）由给定的输入输出模式对计算隐层、输出层各单元输出 （3）计算新的连接权及阀值，计算公式如下： （4）选取下一个输入模式对返回第 2 步反复训练直到网络设输出误差达到要求结束训练。 第一步，网络初始化 。

9、 BP 神经网络学习算法的研究刘彩红 1(西安工业大学北方信息工程学院，西安)摘 要：（目的）本文针对 BP 算法收敛速度慢的问题，提出一种改进的 BP 算法。 （方法）该算法结合生物神经元学习与记忆形成的特点，针对特定的训练样本，只激发网络中的部分神经元以产生相应的输出，而未被激发的神经元产生的输出则与目标输出相差较大，那么我们只需要对未被激发的神经元权值阈值进行调整。利用距离来度量训练样本与神经元权值之间的关系，可以找到未被激发的神经元。所以本论文提出的算法是对局部神经元权值阈值的调整， （结果）通过实验表明。

10、人工神经网络 (Artificial Neural Netwroks -ANN) -HZAU 数模基地,引 言,利用机器模仿人类的智能是长期以来人们认识自然、改造自然和认识自身的理想。研究ANN目的： （1）探索和模拟人的感觉、思维和行为的规律，设计具有人类智能的计算机系统。 （2）探讨人脑的智能活动，用物化了的智能来考察和研究人脑智能的物质过程及其规律。,ANN的研究内容,（1）理论研究：ANN模型及其学习算法，试图从数学上描述ANN的动力学过程，建立相应的ANN模型，在该模型的基础上，对于给定的学习样本，找出一种能以较快的速度和较高的精度调整神经元间互连权。

11、例一、利用三层 BP 神经网络来完成非线性函数的逼近任务，其中隐层神经元个数为五个。样本数据：输入 X 输出 D 输入 X 输出 D 输入 X 输出 D-1.0000 -0.9602 -0.3000 0.1336 0.4000 0.3072-0.9000 -0.5770 -0.2000 -0.2013 0.5000 0.3960-0.8000 -0.0729 -0.1000 -0.4344 0.6000 0.3449-0.7000 0.3771 0 -0.5000 0.7000 0.1816-0.6000 0.6405 0.1000 -0.3930 0.8000 -0.3120-0.5000 0.6600 0.2000 -0.1647 0.9000 -0.2189-0.4000 0.4609 0.3000 -0.0988 1.0000 -0.3201解：看到期望输出的范围是 ，所以利用双极性 Sigmoid 函数作为转移函。

12、bp 神经网络论文以下资料为精心收集整理，免费提供给大家，建议可以先下载再阅读，包含了经验心得、选题指导、参考文献、范文还有格式整理的技巧，对论文写作绝对非常有用，如果对论文还有什么不明白的，可以直接搜索品学论文网上查看对应专业的范文或者直接咨询在线指导老师。【写作论文前必看品学论文网老师总结的论文写作经验】1.论文写作万不可抄袭。大家着手准备论文时，首先就是寻找参考资料和范文，借助搜索引擎的强大，我们能够在网上搜索到非常多的参考文献和资料，但是来品学论文网的同学们通常遇到的问题就是对参考文献和范文。

13、BP 神经网络原理1 基本 BP 算法的缺陷BP 算 法 因 其 简 单 、 易 行 、 计 算 量 小 、 并 行 性 强 等 优 点 ， 目 前 是 神 经 网 络训 练 采 用 最 多 也 是 最 成 熟 的 训 练 算 法 之 一 。 其 算 法 的 实 质 是 求 解 误 差 函 数 的最 小 值 问 题 ， 由 于 它 采 用 非 线 性 规 划 中 的 最 速 下 降 方 法 ， 按 误 差 函 数 的 负 梯度 方 向 修 改 权 值 ， 因 而 通 常 存 在 以 下 问 题 ：（1） 学习效率低，收敛速度慢（2） 易陷入局部极小状态2 BP 算法的改进2.3.1 附 加 动 量 法附 加 动 量 法 使 网 络 在 修 正 。

14、Abstract 2一 引言：. 3二 字符图像获取：. 3三 字符预处理. 43.2 字符区域.43.2 字符区域分割：. 43.3 单个字体分割：. 43.4 单个字体裁剪. 5四 模板字符识别. 54.2 字符模板归一化. 5五 BP 神经网络字符识别 . 55.1 训练样本制作.65.2 设计 BP 神经网络65.3 BP 训练. 7六 识别结果发送下位机. 75.1 MATLAB 下的串口工具： . 75.2 下位机处理. 75.2. 3 串口通信图：. 9七 总结：. 9摘 要在 MATLAB 环境下利用 USB 摄像头采集字符图像，读取一帧保存为图像，然后对读取保存的字符图像，灰度化，二值化，在此基础上做倾斜矫正，对矫正的图。

15、 BP 神经网络算法三层 BP 神经网络如图：1x 3x2xnxjy隐含层，隐含层输出向量 权 值 为 ijw 权值为 jkw传递函数 f设网络的输入模式为 ，隐含层有 h 个单元，隐含层的输出为Tn),.(21，输出层有 m 个单元，他们的输出为 ，目标输出为Thyy),.(21 Tmzz),.(21设隐含层到输出层的传递函数为 ，输出层的传递函数为 gmtt f于是： ：隐含层第 j 个神经元的输出；其中)()(01niijniijj xwfxfy,00wj：输出层第 k 个神经元的输出)(0hjjkkygz此时网络输出与目标输出的误差为 ，显然，它是 的函数。mkkzt12)( jkijw和下面的步骤就是想办法调整权值，使 减。

16、BP神经网络实例智能控制1第一章 BP神经网络基本原理一、BP神经网络基本概念1、人工神经网络人工神经网络ANN（Artificial Neural Network），是对人类大脑系统的一阶特性的一种描述。简单地讲，它是一个数学模型，可以用电子线路来实现，也可以用计算机程序来模拟，是人工智能研究地一种方法。近年来发展迅速并逐渐成熟的一种人工智能技术，其来源于对神经元细胞的模拟。人工神经网络具有以下三个特点:信息分布表示，运算全局并行与局部操作，信息非线性处理。由于这三个特点，使得由人工神经网络构成的分类器具有强大的数据拟和与泛化能力。

17、BP神经网络基础一.BP 网络的简介首先看一个神经元的组成：这即是一个神经元的组成,可以从图中基本看出:1. 输入即是我们输入的数据,而数据可以是多维的;2. 这些数据都会与权值相乘,对相乘后的结果进行处理,再求和.3. 将求和的结果进行线性变换,得到传输,进行输出,再输出到其他神经元.通过上述的重复后即构成了神经网络,网络中有很多这样的神经元,不断的输入输出,权值不断的变化.二.BP 网络的特点及应用2.1.网络的特点(1)主要实现从输入到输出的映射功能,能够实现任何非线性的映射功能.(2)具有自学习能力.(3).网络能够进行推广和概括.2.2.网。

18、BP神经网络 今天来讲BP神经网络 神经网络在机器学习中应用比较广泛 比如函数逼近 模式识别 分类 数据压缩 数据 挖掘等领域 接下来介绍BP神经网络的原理及实现 Contents 1 BP神经网络的认识 2 隐含层的选取 3 正向传递子过程 4 反向传递子过程 5 BP神经网络的注意点 6 BP神经网络的C 实现 1 BP神经网络的认识 BP Back Propagation 神经网络分为两个过。

19、BP 神经网络的学习王贵腾摘要：人工神经网络是近年来的热点研究领域,是人类智能研究的重要组成部分。BP 神经网络作为目前应用较多的一种神经网络结构，具有良好的逼近性能，且结构简单，性能优良。但仍存在收敛速度慢，易陷入局部极小值的问题，通过附加动量项法、自适应学习率法、数据归一化法、遗传算法等，可大幅度改善其性能，可广泛应用于多输入多输出的非线性系统。关键词：BP 神经网络；BP 算法；动量项；自适应学习率；归一化；遗传算法1. 绪论1.1 人工神经网络概述人工神经网络（Artificial Neural Network） ，简称神经网络（NN。

20、神经网络学习 之 BP 神经网络http:/blog.csdn.net/u013007900/article/details/50118945神经网络学习之 BP 神经网络2目录第一章 概 述第二章 BP算法的基本思想第三章 BP网络特性分析3.1 BP网络的拓扑结构 43.2 BP网络的传递函数 53.3 BP网络的学习算法 6第四章 BP网络的训练分解4.1前向传输（Feed-Forward 前向反馈） 84.2逆向反馈（Backpropagation） 94.3 训练终止条件 .10第五章 BP网络运行的具体流程 105.1网络结构 105.2变量定义 105.3误差函数： 11第六章 BP 网络的设计 .146.1 网络的层数 146.2 隐层神经元的个数 .156.3 初始权值。